THE PROTECTIVE ROLE OF OMEGA-3 AGAINST GENOTOXICITY AND REPRODUCTIVE TOXICITY OF COBALT OXIDE NANOPARTICLES ACUTE TREATMENT IN MALE MICE

Objective: Cobalt nanoparticles (NPs), especially cobalt oxide NPs (Co3O4 NPs) are attracting unique shaped NPs that are used in different biomedical applications and medicine. Different in vitro studies report their toxic and carcinogenic effect but limited in vivo studies were present on its genotoxic potential. The present study was aimed to evaluate the genotoxic potential of Co3O4 NPs on bone marrow cells and sperms and the protective role of omega-3 in male albino mice.Methods: Animals were segregated into four groups that were orally treated for 3 consecutive days, Group 1: Negative control; Group 2: Omega-3 (250 mg/kg); Group 3: Co3O4 NPs (20 mg/kg); and Group 4: Combined group (250 mg/kg Omega-3 and Co3O4 NPs 20 mg/kg).Results: The present results show that Co3O4 NPs administration significantly increased number of micronucleated polychromatic erythrocytes (PCEs)/1000 PCEs, sperm abnormalities, and DNA damage, significantly decreased sperm motility and concentration in comparison to negative control group. However, Omega-3 administration in the combined group modulates the genotoxic potential of Co3O4 NPs in comparison to Co3O4 NPs group.Conclusion: The present study reports the genotoxic potential of Co3O4 NPs in vivo and assesses the protective role of Omega-3 administration due to its antioxidant effect

Adsorption of Congo, Red Rhodamine B and Disperse Blue Dyes From Aqueous Solution onto Raw Flint Clay

Removal of Congo red, Rhodamine B, and Dispers Blue dyes from water solution have been achieved using Flint Clay as an adsorbent. The adsorption was studied as a function of contact time, adsorbent dose, pH, and temperature under batch adsorption technique. The equilibrium data fit with Langmuir, Freundlich and Toth models of adsorption and the linear regression coefficient R2 was used to elucidate the best fitting isotherm model. Different thermodynamic parameters, namely Gibb’s free energy, enthalpy and entropy of the on-going adsorption process have also been evaluated. Batch technique has been employed for the kinetic measurements and the adsorption of the three dyes follows a second order rate kinetics. The kinetic investigations also reveal that intraparticle diffusion mechanism was operativ

A Review of Skin Cancer Detection: Traditional and Deep Learning-Based Techniques

واحدة من أخطر أنواع السرطان هي سرطان الجلد. إن ارتفاع عدد حالات سرطان الجلد ومعدل الوفيات العالي وتكلفة العلاج الطبي العالية تستدعي الكشف المبكر عن أعراضه. يتم اكتشاف سرطان الجلد والتمييز بينه وبين الميلانوما باستخدام معايير الأورام مثل التماثل واللون والحجم والشكل. ونظرًا لأهمية هذه التحديات، قام الباحثون بتطوير مجموعة متنوعة من النهج للكشف المبكر عن سرطان الجلد. تتم مراجعة هذه المقالة بشكل شامل للتقنيات التقليدية وتقنيات التعلم العميق للكشف المبكر عن سرطان الجلد. يتم تقييم أداء هذه التقنيات بناءً على مقاييس مختلفة، وتحليل المجموعات البيانية المستخدمة للتدريب والاختبار. وتم تحديد الدراسات التي تستخدم تقنيات مثل الفحص السريري و تنظير الجلد والأنسجة الطبية، وتم تحليل بنية الشبكات العصبية العميقة المستخدمة للكشف عن سرطان الجلد. تم تقديم مقارنة شاملة للتقنيات الكلاسيكية وتقنيات التعلم العميق للكشف عن سرطان الجلد في هذه المقالة الاستعراضية.One of the most serious types of cancer is skin cancer. The rising number of skin cancer cases, high mortality rate, and high cost of medical treatment necessitate early detection of its symptoms. Skin cancer is detected and differentiated from melanoma using lesion criteria such as symmetry, color, size, and shape. Given the significance of these challenges, researchers have developed a variety of early-detection approaches for skin cancer. This paper comprehensively reviews classical and deep-learning techniques for detecting early skin cancer. The performance of these techniques is evaluated based on various metrics, and the datasets used for training and testing are analyzed. Studies using techniques such as clinical examination, dermoscopy, and histopathology are identified, and the architecture of the deep neural networks used for skin cancer detection is analyzed. A comprehensive comparison of classical and deep-learning techniques for skin cancer detection is provided in this review paper

Comparative Analysis of MFO, GWO and GSO for Classification of Covid-19 Chest X-Ray Images

تلعب الصور الطبية دورًا حاسمًا في تصنيف الأمراض والحالات المختلفة. إحدى طرق التصوير هي الأشعة السينية التي توفر معلومات بصرية قيمة تساعد في تحديد وتوصيف مختلف الحالات الطبية. لطالما استخدمت الصور الشعاعية للصدر (CXR) لفحص ومراقبة العديد من اضطرابات الرئة، مثل السل والالتهاب الرئوي وانخماص الرئة والفتق. يمكن الكشف عن COVID-19 باستخدام صور CXR أيضًا. تم اكتشاف COVID-19، وهو فيروس يسبب التهابات في الرئتين والممرات الهوائية في الجهاز التنفسي العلوي، لأول مرة في عام 2019 في مقاطعة ووهان بالصين، ومنذ ذلك الحين يُعتقد أنه يتسبب في تلف كبير في مجرى الهواء، مما يؤثر بشدة على رئة الأشخاص المصابين. انتشر الفيروس بسرعة في جميع أنحاء العالم، وتم تسجيل الكثير من الوفيات والحالات المتزايدة بشكل يومي. يمكن استخدام CXR لمراقبة آثار COVID-19 على أنسجة الرئة. تبحث هذه الدراسة في تحليل مقارنة لأقرب جيران k (KNN)، و Extreme Gradient Boosting (XGboost)، و Support-Vector Machine (SVM)، وهي بعض مناهج التصنيف لاختيار الميزات في هذا المجال باستخدام خوارزمية Moth-Flame Optimization (MFO)، وخوارزمية Gray Wolf Optimizer (GWO)، وخوارزمية Glowworm Swarm Optimization (GSO). في هذه الدراسة، استخدم الباحثون مجموعة بيانات تتكون من مجموعتين على النحو التالي: 9544 صورة بالأشعة السينية ثنائية الأبعاد، والتي تم تصنيفها إلى مجموعتين باستخدام اختبارات التحقق من صحتها: 5500 صورة لرئتين سليمتين و4044 صورة للرئتين مع COVID-19. تتضمن المجموعة الثانية 800 صورة و400 صورة لرئتين سليمتين و400 رئة مصابة بـ COVID-19. تم تغيير حجم كل صورة إلى 200 × 200 بكسل. كانت الدقة والاستدعاء ودرجة F1 من بين معايير التقييم الكمي المستخدمة في هذه الدراسة.Medical images play a crucial role in the classification of various diseases and conditions. One of the imaging modalities is X-rays which provide valuable visual information that helps in the identification and characterization of various medical conditions. Chest radiograph (CXR) images have long been used to examine and monitor numerous lung disorders, such as tuberculosis, pneumonia, atelectasis, and hernia. COVID-19 detection can be accomplished using CXR images as well. COVID-19, a virus that causes infections in the lungs and the airways of the upper respiratory tract, was first discovered in 2019 in Wuhan Province, China, and has since been thought to cause substantial airway damage, badly impacting the lungs of affected persons. The virus was swiftly gone viral around the world and a lot of fatalities and cases growing were recorded on a daily basis. CXR can be used to monitor the effects of COVID-19 on lung tissue. This study examines a comparison analysis of k-nearest neighbors (KNN), Extreme Gradient Boosting (XGboost), and Support-Vector Machine (SVM) are some classification approaches for feature selection in this domain using The Moth-Flame Optimization algorithm (MFO), The Grey Wolf Optimizer algorithm (GWO), and The Glowworm Swarm Optimization algorithm (GSO). For this study, researchers employed a data set consisting of two sets as follows: 9,544 2D X-ray images, which were classified into two sets utilizing validated tests: 5,500 images of healthy lungs and 4,044 images of lungs with COVID-19. The second set includes 800 images, 400 of healthy lungs and 400 of lungs affected with COVID-19. Each image has been resized to 200x200 pixels. Precision, recall, and the F1-score were among the quantitative evaluation criteria used in this study